一位 Reddit 用户进行了一项基准测试，将 Qwen3.8 27B 模型与 Anthropic 的 Opus 5.5 在韩国 RAG 数据集上进行了比较。在 3090 GPU 上运行的 Qwen3.8 27B 模型得分略高于 Opus 5.5，差异被认为在统计学上不显著。用户指出，他们的 RAG 设置中的主要瓶颈是 PDF 解析而不是 LLM 的性能，并且还分享了 gpt-oss 20B 和 Raon-1 mini 等其他模型的测试结果。 AI
影响 强调了本地 LLM 在特定任务上正变得与顶级模型具有竞争力，而 RAG 管道组件（如 PDF 解析）正成为主要瓶颈。
排序理由 用户进行的基准测试，比较了 LLM 在特定任务上的性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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